Avaliação de Isolamento Elétrico

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METODOLOGIAS PARA AVALIAÇÃO E DIAGNÓSTICO DO ESTADO DE
ISOLAMENTOS DE PAPEL IMPREGNADO COM ÓLEO MINERAL
Roberto Zirbes∗†
zirbes@eletrosul.gov.br
Jacqueline G Rolim∗
jackie@labspot.ufsc.br
Hans Helmut Zürn∗
hans@labspot.ufsc.br
∗Grupo de Sistemas de Potência -Departamento de Engenharia Elétrica
Universidade Federal de Santa Catarina
88040-900, Florianópolis, SC
†ELETROSUL
ABSTRACT
Cellulose impregnated with mineral oil is the most used in-
sulating material in medium, high or extra high voltage sub-
stations, due to its efficacy and low cost. This material is em-
ployed in power transformers and its bushings, reactors, ca-
pacitors and measurement voltage and current transformers.
This paper discusses the methodologies traditionally used to
assess the insulating state of impregnated paper and to di-
agnose faults through the dissipation factor and the concen-
tration of gases dissolved in the oil, regarding some factors
that may affect those variables. Uncertainties in measured
parameters and analysis methods are also considered. Some
results obtained with the application of traditional method-
ologies (standards) for incipient fault detection based on gas
analysis are compared with results obtained from the appli-
cation of a artificial neural network proposed for this task.
KEYWORDS: Insulating Oil, Insulated Paper, Dissipation
Factor, Dissolved Gas Analysis, Fault Diagnosis.
RESUMO
O isolamento elétrico mais comumente utilizado em subes-
Artigo submetido em 18/09/03
1a. Revisão em 27/09/05
Aceito sob recomendação do Ed. Assoc. Prof. Glauco Taranto
tações de média, alta ou extra alta tensão é o de celulose im-
pregnada com óleo mineral isolante, em função de sua efi-
cácia e custo reduzido. Sua utilização abrange transforma-
dores de potência e suas buchas, reatores e transformadores
de medição de corrente e tensão. Este artigo discute as me-
todologias tradicionais utilizadas na análise de estado e no
diagnóstico do isolamento a partir do fator de dissipação e
da concentração de gases dissolvidos no óleo, considerando
os principais fatores que afetam estes valores. São também
abordados alguns aspectos que causam incerteza na medição
e nas metodologias de análise. É apresentada a modelagem
de uma rede neural artificial para diagnóstico e identificação
de estado do isolamento a partir de dados de concentração de
gases dissolvidos no óleo, sendo os resultados obtidos com-
parados com os das metodologias tradicionais baseadas em
normas.
PALAVRAS-CHAVE: Óleo Mineral Isolante, Papel Isolante,
Fator de Dissipação, Análise de Gases Dissolvidos, Diagnós-
tico de Faltas.
1 INTRODUÇÃO
A confiabilidade de um sistema de suprimento de energia elé-
trica tem reflexos econômicos e sociais na região suprida. Os
reflexos econômicos decorrentes de uma indisponibilidade
não ficam restritos ao consumidor, mas atingem também, em
318 Revista Controle & Automação/Vol.16 no.3/Julho, Agosto e Setembro 2005
maior ou menor intensidade, aos agentes envolvidos no su-
primento de energia.
Com a reestruturação do setor de energia elétrica ocorreram
alterações significativas nos projetos conceituais de instala-
ções, com o objetivo de minimizar a indisponibilidade de
equipamentos. Um exemplo desta tendência é a utilização de
técnicas de intervenção em equipamentos energizados, cuja
aplicação, em função dos custos envolvidos, era antes res-
trita a determinadas situações em que a disponibilidade do
fornecimento de energia era afetada.
Neste contexto, a análise dos modos de falha, as técnicas de
avaliação de estado sem intervenção e de detecção de falhas
incipientes assumem um papel mais amplo e relevante na fi-
losofia de manutenção. Dentre os aspectos a serem supervi-
sionados, a condição do isolamento de equipamentos ocupa
um lugar de destaque. Historicamente a supervisão do iso-
lamento dos transformadores de transmissão é um item re-
levante por suas conseqüências funcionais e pelo impacto
econômico que representa uma falha nestes equipamentos.
Mais recentemente a supervisão do isolamento de transfor-
madores de corrente passou a ser realizada de forma mais
sistemática em função de uma série de falhas que resultaram
na explosão de alguns dos mesmos. Nestes casos, a segu-
rança do pessoal é o aspecto preponderante, embora o im-
pacto econômico não seja desprezível, inclusive pela propa-
gação dos danos a equipamentos próximos.
É crescente o emprego da monitoração contínua de parâ-
metros relacionados com o estado da isolação elétrica dos
equipamentos, em que diversos produtos e metodologias es-
tão sendo desenvolvidos. Como por exemplo, a medição de
descargas parciais, fator de dissipação, gases dissolvidos no
óleo, umidade relativa no óleo, entre outras. De uma forma
geral, estes parâmetros são processados e comparados com
parâmetros de referência.
2 AVALIAÇÃO DO ESTADO DE UM ISO-
LAMENTO ELÉTRICO
A isolação elétrica em equipamentos de alta tensão tem como
função primária minimizar o fluxo de corrente entre condu-
tores submetidos a diferenciais de potencial elétrico, supor-
tando o campo elétrico resultante. Deve, ainda, apresentar
propriedades mecânicas, térmicas e químicas apropriadas ao
cumprimento de sua função.
Na isolação de equipamentos e componentes tais como trans-
formadores de potência, buchas, reatores e transformado-
res de medição é normalmente utilizado o papel impregnado
com óleo isolante.
O dimensionamento dos isolamentos é feito considerando
determinadas condições de trabalho, tais como faixa de tem-
peratura de operação, máxima tensão contínua de trabalho,
máxima tensão de impulso suportável, e ciclo de trabalho es-
timado. Os valores de referência da maioria das condições
de trabalho utilizados no projeto dos isolamentos são padro-
nizados por normas ou, em casos particulares, estabelecidos
de comum acordo entre fabricantes e usuários. Para uma ve-
rificação da condição inicial do isolamento alguns ensaios
de rotina e de tipo são previstos em normas específicas dos
equipamentos, e outros estabelecidos de comum acordo entre
fabricantes e clientes. Estes ensaios são normalmente efetu-
ados em um ambiente de laboratório.
Os isolamentos sofrem redução de sua capacidade ao longo
do tempo, mesmo quando submetidos às condições normais
de projeto. Quando submetido a condições mais severas, a
vida útil estimada é reduzida. Na medida em que ocorre uma
redução de sua capacidade, vários processos podem ocorrer
no sentido de acelerar esta redução, levando a uma incapaci-
dade de realizar sua função, ou seja, à falha do isolamento. A
recuperação de um isolamento nestas condições nem sempre
é possível e os custos envolvidos são geralmente elevados.
Os processos que atuam no sentido de acelerar a redução de
capacidade do isolamento, quando em sua fase bem inicial,
são denominadas de falhas incipientes. Estas falhas são nor-
malmente recuperáveis com um custo reduzido.
O isolamento de papel impregnado é um isolamento com-
posto de celulose e óleo isolante, em que cada um dos com-
ponentes possui seus processos normais de degradação e que,
quando em contato, interagem entre si, podendo alterar par-
cialmente suas características individuais. A degradação da
característica isolante da celulose e do óleo isolante envolve
vários processos químicos e físicos que interagem entre si de
uma forma complexa. Esta interação normalmente é no sen-
tido de reforçar a degradação, aumentando a influência de
um processo sobre o outro e conseqüentemente os reflexos
nas características do isolamento.
Os principais fatores primários externos que levam à degra-
dação da celulose e do óleo são o aquecimento, umidade e
oxigênio. Alguns dos produtos da degradação, assim como a
umidade e o aquecimento podem ter seus efeitos ampliados
pela aplicação de um campo elétrico.
Os métodos de avaliação da degradação podem medir direta-
mente características intrínsecas do isolamento, produtos de
sua degradação, ou ainda seus efeitos em parâmetros físicos
ou químicos. Os principais métodos utilizados nas concessi-
onáriasdo setor elétrico são a análise de gases dissolvidos no
óleo e ensaios físico-químicos do óleo, medição de descargas
parciais nos isolamentos e medições de fator de dissipação.
Existe uma tendência de que estas medições sejam realizadas
de forma contínua com o equipamento em operação.
Revista Controle & Automação/Vol.16 no.3/Julho, Agosto e Setembro 2005 319
A análise dos gases dissolvidos no óleo isolante tem por ob-
jetivo a avaliação da condição de normalidade do isolamento
papel-óleo, com a identificação de eventuais processos de fa-
lhas que estejam ocorrendo. Os processos identificáveis têm
como origem o sobreaquecimento do isolamento e a ocorrên-
cia de descargas elétricas em seu interior, em vários níveis
de intensidade. A estimativa das falhas incipientes é feita
em um primeiro momento por valores de referência estabe-
lecidos estatisticamente e posteriormente pela análise dos re-
sultados por especialistas. Este método, que será o foco das
metodologias a serem apresentadas nos itens 4 e 5, tem o
mérito de poder ser utilizado com o equipamento em opera-
ção normal, seja por amostragem periódica do óleo, seja pela
monitoração contínua.
A medição do fator de dissipação, normalmente é relacio-
nada com a condição do isolamento através de valores de re-
ferenciais pré-fixados, em geral baseados em médias estatís-
ticas. É associado ao calor dissipado nos isolamentos, sendo
este algumas vezes o referencial para o estabelecimento de
valores limites de operação. Este método é tradicionalmente
utilizado com o equipamento fora de operação e desconec-
tado do sistema. Nos últimos anos alguns sistemas de me-
dição contínua com o equipamento em operação têm sido
desenvolvidos comercialmente.
A medição de descargas parciais, descargas elétricas onde
não ocorre a ruptura total do isolamento, tem por objetivo de-
terminar sua ocorrência no isolamento, caracterizando assim
este processo de falha. Sua medição pode ser realizada pelo
sinal elétrico gerado pela descarga ou acusticamente pelo si-
nal gerado pela onda de choque da descarga. A medição
do sinal elétrico gerado permite uma associação com a in-
tensidade da descarga e uma caracterização da configuração
dos eletrodos envolvidos. A medição dos sinais acústicos
não permite uma caracterização confiável da intensidade da
descarga, mas permite a localização da fonte espacialmente.
O método acústico é normalmente utilizado com o equipa-
mento em operação, enquanto que o método de medição do
sinal elétrico apenas nos últimos anos é utilizado nestas con-
dições.
3 ACOMPANHAMENTO DO ÓLEO MINE-
RAL EM SERVIÇO
3.1 Características Gerais
O óleo mineral isolante é obtido a partir do refino de uma
fração dos hidrocarbonetos coletados durante a destilação do
petróleo cru e suas características variam conforme sua pro-
cedência e tecnologia empregadas.
Maiores detalhes sobre a mistura de compostos dos óleos iso-
lantes e suas características podem ser encontrados em Wil-
son (1980) e Rouse (1998).
Tendo em vista a presença de um elevado número de com-
ponentes em diferentes quantidades em sua composição, a
caracterização de um óleo mineral para utilização como iso-
lante não é feita pela composição da mistura do mesmo, mas
por uma série de parâmetros físico-químicos que são afeta-
dos por sua composição e que apresentam reflexos em sua
utilização. Assim, o estabelecimento de limites para estes
parâmetros tem como objetivo alcançar uma uniformidade
de comportamento como isolante e referências de qualidade
para sua utilização.
As características físico-químicas, os valores limites, assim
como procedimentos e metodologias para sua medição são
padronizados por entidades tais como ABNT, IEC e ASTM,
entre uma série de outros órgãos oficiais normativos e apre-
sentam diferenças entre si, não somente na variável monito-
rada, mas principalmente nos limites estabelecidos. Como
exemplo podem ser citadas algumas destas características ou
ensaios, tais como aparência, densidade máxima, viscosi-
dade, ponto de fluidez, ponto de fulgor, índice de neutraliza-
ção, tensão interfacial, cor, teor de água, presença de cloretos
e sulfatos, presença de enxofre corrosivo, ponto de anilina,
rigidez dielétrica, fator de potência, estabilidade a oxidação,
rigidez dielétrica a impulso, índice de refração e outros. Uma
parte destas características do óleo é utilizada não somente
como parâmetro de projeto de isolamentos, mas também para
acompanhamento da adequação do óleo em uso para sua fun-
ção.
Para um maior detalhamento sobre as padronizações podem
ser consultadas as referências Wilson (1980) e IEC 60599
(1999).
3.2 Umidade
A umidade pode encontrar-se nos óleos isolantes basica-
mente sob três formas distintas, na forma de solução, em
estado de emulsão ou em dispersão grosseira.
A umidade sob a forma de vapor é solúvel no óleo em quan-
tidades que dependem da composição do óleo, temperatura e
pressão. Ao atingir a saturação, a quantidade excedente não
se encontra em solução, podendo estar sob a forma de emul-
são (para partículas de dimensões inferiores a 1 µm). No
estado de emulsão, como as partículas de umidade formadas
possuem pequenas dimensões, não ocorre a precipitação de-
vido às forças de tensão superficial e viscosidade do óleo.
Quando as partículas formadas possuem dimensões maiores,
a água se encontra em uma dispersão grosseira e ocorre sua
precipitação em forma de gotículas.
A solubilidade da umidade no óleo varia em função de
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sua composição química quando novo (origem e qualidade
do refino) (Koritsky,1970) e com seu estado de degradação
quando em uso.
Outra maneira de expressar o teor de umidade no óleo iso-
lante é através do conceito da solubilidade relativa, que é
considerada freqüentemente como umidade relativa do óleo
(Oommen, 1991),(Mamishev et al., 2001). A solubilidade re-
lativa é dada pela relação entre o teor de umidade existente no
óleo em uma determinada temperatura e o valor do teor umi-
dade da máxima solubilidade para a mesma temperatura. A
aplicação mais intensiva deste conceito vem ocorrendo nos
últimos anos, em parte pela própria tecnologia de medição
sendo desenvolvida, e por permitir uma melhor visualização
das correlações entre variáveis envolvidas e comportamentos
que envolvem a saturação, isto é a passagem da umidade para
o estado de água livre na solução.
Os tempos envolvidos para o estabelecimento da condição de
equilíbrio são variáveis e dependem não somente das condi-
ções da fonte de umidade, mas também de condições como
temperatura e pressão do sistema a ser equilibrado.
3.3 Degradação do Óleo Mineral Isolante
A degradação do óleo mineral isolante abrange uma série de
fenômenos, tais como reações de oxidação, reações de poli-
merização, condensação, rupturas de cadeias, etc..
Os fatores que mais influenciam a degradação são a presença
de oxigênio, temperaturas relativamente elevadas e contato
com substâncias quimicamente ativas de vários materiais que
constituem o conjunto do isolamento ou equipamento.
A existência de descargas de baixa intensidade provoca a for-
mação de gases e a polimerização do óleo, resultando na for-
mação de borra ou sabões insolúveis.
De um modo geral, o processo de envelhecimento se inicia
com a formação de radicais livres, que são hidrocarbonetos
que perderam um átomo de hidrogênio pela ação catalítica
dos metais presentes, especialmente o cobre. A partir dos
radicais livres, são formados hidroperóxidos que são produ-
tos instáveis e podem liberar oxigênio. Posteriormente são
formados ácidos e outros produtos polares que são quimica-
mente ativos. Nesta fase existe um aumento de acidez e do
fator de dissipação do óleo. Ocorre um aumento da tensão in-
terfacial e um aumento da capacidade de dissolução de água.
Um eventual aumento da quantidade de água dissolvida po-
derá ter influência na rigidez dielétrica. Em uma fase poste-
rior, ocorre a polimerização a partir dos produtos do envelhe-
cimento com a formação desubstâncias resinosas ou borra.
Estes produtos são pouco solúveis no óleo, vindo a se depo-
sitar sobre o isolamento ou em áreas de circulação do óleo.
A deposição desta borra, que atua como isolante térmico e
como restrição ao fluxo do óleo, faz com que a temperatura
do isolamento seja elevada. Um aumento de temperatura no
óleo atua no sentido de realimentar positivamente o processo
de deterioração do óleo, acelerando o mesmo.
Para temperaturas mais elevadas, o óleo mineral sofre uma
decomposição, em que vários compostos são formados pelo
fracionamento dos compostos de hidrocarbonetos. Os me-
canismos são complexos, sendo basicamente quebras de li-
gações carbono-hidrogênio e carbono-carbono. Os radicais
livres formados se recombinam formando novos gases. Es-
tes processos dependem dos hidrocarbonetos que formam o
óleo e da distribuição de energia e da temperatura na região
de fracionamento. As reações ocorrem de forma estequiomé-
trica; assim sem informações precisas quanto aos compostos
presentes no óleo mineral e as condições de energia do am-
biente da reação, o uso da cinética química não permite uma
previsão razoável dos produtos de uma falha. Uma aproxi-
mação possível é considerar que todos os hidrocarbonetos
presentes no óleo irão se decompor nos mesmos produtos e
que estes produtos estarão em equilíbrio uns com os outros.
Utilizando constantes de equilíbrio conhecidas das reações
de decomposição relevantes e considerando a aproximação
de que a reação ocorre em um equilíbrio térmico de tem-
peratura constante, é possível através de um modelo termo-
dinâmico calcular a pressão parcial de cada gás em função
da temperatura. Um exemplo desta estimativa é apresentada
pela IEEE C57.104 (1991), reproduzida na figura 1. Os gases
considerados como subprodutos neste modelo são hidrogê-
nio (H2), metano (CH4), acetileno (C2H2), etileno (C2H4)
e etano (C2H6), embora existam outros gases formados na
decomposição por ação da temperatura. Podem ser forma-
das ainda, dependendo da temperatura envolvida, partículas
sólidas de carbono e produtos de polimerização.
Desta forma é possível estimar a temperatura em que ocor-
reu a decomposição do óleo em função das concentrações
dos gases dissolvidos no mesmo ou das relações entre suas
concentrações.
Com base na estimativa da temperatura de decomposição do
óleo, é possível associar uma provável falha que possa estar
ocorrendo no mesmo, por exemplo, em uma falha de ori-
gem elétrica, onde podemos encontrar descargas de baixa in-
tensidade, como descargas parciais ou arcos intermitentes de
baixa intensidade ou descargas de alta intensidade, como ar-
cos elétricos.
À medida que a intensidade de uma descarga elétrica atinge
proporções de uma descarga contínua ou a condição de um
arco elétrico, a temperatura do óleo na região em torno desta
descarga atinge temperaturas que vão de 700 oC a valores
da ordem de 1800 oC. Assim, quando ocorrem descargas de
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Figura 1: Pressões parciais dos gases em equilíbrio térmico
em função da temperatura
maior intensidade, portanto ocasionando regiões com tempe-
raturas elevadas, a concentração de acetileno se torna signi-
ficativa. Quando a descarga é de baixa intensidade o mesmo
não é detectado ou apenas traços de sua presença. Desta
forma a descarga elétrica de alta intensidade é associada à
presença do acetileno. Sua presença em um nível signifi-
cativo no óleo é uma evidência de que em algum momento
ocorreu uma descarga. Logo, se entre duas verificações ocor-
rer uma alteração significativa da concentração deste gás é
uma evidência de que ocorreu uma descarga.
Outro exemplo é o uso das relações entre os gases. Para tem-
peraturas entre 150 e 400 oC os gases mais significativos são
os de baixo peso molecular como o hidrogênio e o metano,
com concentrações mais elevadas de metano. Um aumento,
mesmo que relativamente pequeno de temperatura, faz com
que a concentração de hidrogênio seja superior à do metano.
Assim a relação entre os dois gases é totalmente alterada. O
valor desta relação é uma evidência para discriminar entre
falhas térmicas de baixa intensidade.
Estes exemplos embora simples e parciais ilustram os me-
canismos básicos da metodologia de diagnóstico de falhas
através dos gases dissolvidos.
Quando a formação de gases acontece em um intervalo de
tempo reduzido e com uma pressão superior à do óleo na re-
gião, bolhas podem ser formadas. Os gases destas bolhas
são geralmente dissolvidos no óleo, caso o tempo de perma-
nência de contato com o mesmo seja prolongada. Quando o
sistema é fechado, normalmente após um intervalo de tempo
ocorre a dissolução dos gases no óleo, caso o óleo não es-
teja em seu estado de saturação. Quando a quantidade de
gases dissolvidos é elevada e ocorrer uma alteração na tem-
peratura que modifique o valor da solubilidade de saturação,
os gases antes dissolvidos podem ser liberados na forma de
bolhas. A existência de bolhas de gases não dissolvidos al-
tera a condição de rigidez dielétrica, levando a uma ruptura
do isolamento.
3.4 Alguns Fatores que Geram Incertezas
na Análise de Gases
Vários fatores intervêm na incerteza tanto nos valores medi-
dos de teor de gases dissolvidos, quanto na interpretação dos
mesmos.
Apenas parte dos produtos de degradação do óleo por ação da
temperatura é utilizada nos métodos normalmente emprega-
dos para a análise (Galland et al., 1972). Dentre estes gases,
alguns são formados em uma ampla faixa de temperatura em
quantidades variáveis. Além disso, outros processos físicos
e químicos podem produzir estes gases, como por exemplo,
a formação de hidrogênio. Pela baixa energia de ativação ne-
cessária à sua formação ele é produzido em uma ampla faixa
de temperatura. Reações de hidrólise que ocorrem no inte-
rior dos equipamentos por ação de metais, também produ-
zem este gás (Pugh, 1973). Alguns tipos de metais utilizados
na constituição de equipamentos possuem em seu interior hi-
drogênio em função de seu processo de fabricação (Sokolov
et al.,2001).
Além dos mecanismos de solubilidade dos gases envolvendo
as condições de equilíbrio entre as fases do gás e do óleo,
existe a migração de gases entre a celulose e o óleo. Este
fenômeno depende da temperatura do meio e pode levar à
determinação de concentrações de gases bastante diferentes
(Kan e Miyamoto, 1995). Um exemplo desta variação é apre-
sentado na Tabela 1 (Sokolov et al.,2001), onde para um
mesmo transformador é feita a amostragem dos gases dis-
solvidos no óleo em duas temperaturas diferentes.
Este comportamento não é perfeitamente quantificado, de-
pendendo inclusive da relação volume de papel e volume de
óleo, podendo levar a diferentes interpretações em função do
aspecto a ser analisado, no entanto o uso de um referencial
de temperatura pode limitar a incerteza envolvida.
Os processos de falha, embora estudados separadamente, não
ocorrem necessariamente de forma isolada. Por exemplo, a
ocorrência de descargas parciais pode causar a polimerização
do óleo com a conseqüente deposição deste produto sobre o
isolamento. Esta deposição, dependendo da localização e da
intensidade, pode ocasionar sobreaquecimento em função da
alteração de troca de calor.
A distribuição da temperatura nos equipamentos não é uni-
forme, alguns deles sofrem uma influência significativa de
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Tabela 1: Efeito da temperatura na distribuição de gases no
óleo
Tipos de
gases
Concentração
a 20 oC
Concentração
a 64 oC
H2 (ppm) Traços 56
CH4 (ppm) 172 269
C2H4 (ppm) 78 147
C2H2 (ppm) - 1.3
C2H6 (ppm) 56 90
CO (ppm) 923 1163
CO2 (ppm) 1929 2654
O2 ( %) 0.08 0.09
N2 ( %) 2.9 5.5
uma variação de carga, enquanto para outros não existe uma
correlação entre a energia dissipada e a formação de gases.
A própria localização da falha e sua intensidade e tempo de
duração são aspectos importantes na geração de gases. Pon-
tos próximos à falha tendem a apresentar concentrações degases mais elevadas (Sokolov et. al, 1999).
O tipo de equipamento e seu projeto têm influência no vo-
lume de gases gerados (Duval e de Pablo, 2001). Tradicio-
nalmente a análise de gases é utilizada em transformadores
de potência. Entretanto, é uma técnica recomendada para
equipamentos que utilizam isolamento de papel impregnado
imersos em óleo. A recomendação da IEC 60599 para aná-
lise de gases dissolvidos reconhece um comportamento dife-
renciado entre os equipamentos quanto à geração de gases,
estabelecendo diferentes limites por tipo de equipamento.
Os métodos e procedimentos de medição também contri-
buem para a incerteza da determinação da concentração de
gases dissolvidos. Para ilustrar esta incerteza são apresenta-
dos na Tabela 2 alguns resultados de uma comparação inter-
laboratorial feita pela IEC (Duval, 1989).
Não são apresentados neste trabalho os aspectos envolvendo
as características de incerteza de cada método de medição.
Entretanto é importante salientar que para baixas concentra-
ções de gases a incerteza é significativa, e no cálculo das
relações entre os gases pode representar uma variação de
até 40%. Este fato é particularmente importante para trans-
formadores de medição que apresentam normalmente baixas
concentrações de gases.
4 MÉTODOS TRADICIONAIS DE SOLU-
ÇÃO
Alguns métodos utilizam como critério de diagnóstico ape-
nas relações de concentração de gases dissolvidos, embora
Tabela 2: Resultados de comparação interlaboratorial da
IEC para análise de gases
Desvio do valor real para
amostras de gás (%)
Resultados dos
Laboratórios
Médias
concentrações1
Baixas
concentrações2
Melhor caso 7 14
Pior caso 39 70
Maior desvio de
um gás
150 400
1 Hidrocarbonetos ( 9 – 60 ppm), CO, CO2 (100 – 500 ppm)
2 Hidrocarbonetos ( 1 – 10 ppm), CO, CO2 (30 – 100 ppm)
possam utilizar as concentrações individuais para validação
de sua utilização.
O método de Doernenburg (Doernenburg e Gerber, 1967) uti-
liza duas relações principais de gases, duas relações auxilia-
res e seis gases. Não estabelece critérios para caracterizar se
o isolamento está em condições normais, mas estabelece as
condições de validade para a aplicação do método de diag-
nóstico em função da concentração dos gases componentes
das relações.
A Tabela 3 (Bozzini et. al, 1975)apresenta os dados para aná-
lise em função das relações de gases e o diagnóstico previsto.
A Tabela 4 apresenta os dados de concentração individual
dos gases para verificação da validade de aplicação do mé-
todo.
O critério de validade para a utilização das relações é de que
um dos gases das relações principais tenha uma concentração
Tabela 3: Critério de identificação de falha de Doernenburg
Relações
entre
concentrações
de gases
Relações
principais
Relações
auxiliares
Tipo de falha CH4/H2
C2H2/
C2H4
C2H6/
C2H2
C2H2/
CH4
Ponto
quente
> 1 < 0.7 > 0.4 < 0.3
Descarga
parcial
< 0.1
Não
significativo
> 0.4 < 0.3
Outros
tipos de
descarga
< 1 e
> 0.1
> 0.7 < 0.4 > 0.3
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Tabela 4: Tabela de concentração de gases para validação
do método de Doernenburg
Tipo de gás H2 CH4 C2H6 C2H4 C2H2
Concentração
ppm (v/v)
200 50 15 60 15
superior ao dobro do valor na tabela 4 (Bozzini et. al., 1975)
e que para as demais relações enos um dos gases tenha uma
concentração superior ao constante na mesma tabela.
A IEEE C57.104 (1991) recomenda a utilização do método
de Doernenburg alterando entretanto os valores de concentra-
ção de gases de referência utilizados para a validação da apli-
cação do método. Esta alteração corresponde aos valores de
referência recomendados para uma avaliação geral quanto à
condição de normalidade dos equipamentos. Como o critério
para a validade de aplicação do método de Doernenburg im-
plica que a concentração de um dos gases das relações princi-
pais seja superior ao dobro do valor previsto como referência,
quando considerada a condição de aplicação da metodologia
como correspondente à condição de normalidade, se admite
que qualquer um dos quatro gases possa atingir valores bem
mais elevados. Os valores de referência são apresentados na
Tabela 5.
Já o método de Rogers utiliza a mesma filosofia de diagnós-
Tabela 5: Tabela de concentração de gases para validação
do método de Doernenburg segundo a IEEE
Tipo de gás H2 CH4 C2H6 C2H4 C2H2
Concentração
ppm (v/v)
100 120 65 50 35
Tabela 6: Tabela de definição dos códigos do método de Ro-
gers
Relação de gases Faixa de variação Código
< = 0.1 5
CH4/H2 > 0.1 , < 1 0
> = 1 , < 3 1
> = 3 2
C2H6/CH4 < 1 0
> = 1 1
< 1 0
C2H4/ C2H6 > = 1 , < 3 1
> = 3 2
< 0.5 0
C2H2/ C2H4 > = 0.5 , < 3 1
> = 3 2
tico baseado em relações de concentrações de gases e limites
de variação para estas relações. Este método sofreu várias
alterações ao longo do tempo em função de adaptações rea-
lizadas para ajustar a correlação do método com resultados
obtidos em equipamentos. Assim, embora os critérios ori-
ginais fossem baseados em modelos teóricos aproximados,
foram ao longo do tempo sendo adaptados à correlação de
resultados de investigações de falha analisadas. Por estas ca-
racterísticas, este é um dos métodos mais freqüentemente uti-
lizados e aparece com variações nos limites empregados e no
número de relações de concentração de gases.
Os primeiros trabalhos utilizavam quatro relações de gases;
nas Tabelas 6 e 7 é apresentado o método utilizando quatro
relações e cinco gases (Rogers, 1975). A forma de apresenta-
ção do método é dividida em duas tabelas, uma contendo os
valores das faixas de variação das relações e outra contendo
os diagnósticos baseados no código estabelecido a partir da
tabela dos valores limites das relações de gases.
Algumas empresas do Setor Elétrico ainda utilizam esta ver-
Tabela 7: Tabela de diagnóstico do método de Rogers em
função do código
CH4/
H2
C2H6/
CH4
C2H4/
C2H6
C2H2/
C2H4
Diagnóstico
0 0 0 0 Deterioração normal
5 0 0 0 Descargas parciais
1 / 2 0 0 0 Sobreaquecimento –
abaixo de 150 oC
1 / 2 1 0 0 Sobreaquecimento –
de 150 - 200 oC
0 1 0 0 Sobreaquecimento –
de 200 - 300 oC
0 0 1 0 Sobreaquecimento
de condutores
1 0 1 0
Correntes de circula-
ção nos enrolamen-
tos
1 0 2 0
Correntes de circu-
lação no núcleo e
tanque, sobreaqueci-
mento em conexões
0 0 0 1 Descarga descontí-
nua
0 0 1 / 2 1 / 2
Arco com alta ener-
gia
0 0 2 2
Descarga contínua de
baixa potência
5 0 0 1 / 2
Descarga parcial en-
volvendo o papel
324 Revista Controle & Automação/Vol.16 no.3/Julho, Agosto e Setembro 2005
são de diagnóstico de Rogers no que se refere aos limites,
embora com um número menor de diagnósticos correlacio-
nados, em geral pela agregação de alguns diagnósticos como,
por exemplo, os níveis de sobreaquecimento. A exemplo das
demais versões do método, o mesmo é utilizado na avaliação
de transformadores e reatores.
A revisão da NBR 7274 (1999) sugere a utilização do mé-
todo de Rogers com um formato similar ao acima exposto,
utilizando uma revisão em que o valor do limite mínimo da
relação C2H2/ C2H4 é alterado para 0.1 ao invés de 0.5. A
interpretação do código de diagnóstico também apresenta al-
gumas alterações, embora basicamente apresente uma carac-
terização semelhante.
A norma IEEE C57.104 (1991) sugere a utilização do mé-
todo de Rogers com três relações de concentração de gases
e cinco gases. Este critério elimina a relação C2H6/CH4que
era utilizada para identificação de sobreaquecimento de baixa
temperatura. O número de diagnósticos correlacionados com
os limites é reduzido em relação às versões anteriores, con-
forme pode ser visto na tabela 8.
Algumas publicações recomendam que o critério de Rogers
não seja utilizado para determinação da condição de norma-
lidade do equipamento. Que seja apenas utilizado para o di-
agnóstico de uma falha em função de sua baixa eficiência na
Tabela 8: Tabela de diagnóstico de Rogers sugerida pela
IEEE C57-104
Casos
C2H2/
C2H4
CH4/
H2
C2H4/
C2H6
Diagnóstico de falha
sugerido
0 < 0.1
> 0.1
e
< 1.0
< 1.0 Condiçõesnormais
1 < 0.1 < 0.1 < 1.0
Arco de baixa ener-
gia / descarga parcial
2 0.1 a
3.0
0.1 a
1.0
> 3.0
Arco – Descarga de
alta energia
3 < 0.1
> 0.1
e
< 1.0
1.0 a
3.0
Sobreaquecimento -
baixas temperaturas
4 < 0.1 > 0.1 1.0 a
3.0
Sobreaquecimento
temperatura < 700
oC
5 < 0.1 > 0.1 > 3.0
Sobreaquecimento
temperatura > 700
oC
caracterização da condição de normalidade.
A revisão da NBR 7274 é baseada na IEC 599 de 1978 e
sugere a utilização do método apresentado na Tabela 9.
É possível observar que as faixas de variação das relações
apresentam superposições, não permitindo uma interpretação
única. Também em muitos casos não existe um diagnóstico
definido, pois as combinações de variações que podem ocor-
rer nas relações são maiores que aquelas definidas na tabela
do método. Este fato ocorre com todas as variantes dos mé-
todos.
A IEC 60599 apresenta um método de diagnóstico seme-
lhante aos anteriormente apresentados. A revisão de 1999
apresenta as mesmas relações básicas de concentrações com
uma alteração dos limites e principalmente dos casos carac-
terísticos de falha. Como pode ser observado na tabela 10,
para a definição do estado de normalidade não são utilizadas
as relações de concentração.
A identificação da condição de normalidade passa a ser esti-
mada pela concentração de gases. A sugestão de limites de
normalidade encontrada na literatura é extremamente variá-
vel pela sua dependência de características dos dados utili-
zados e a incerteza associada aos mesmos, conforme citado
anteriormente. O nível de sobreposição de diagnósticos au-
menta, por exemplo, na identificação de falhas de origem elé-
Tabela 9: Tabela para interpretação da análise de gases de
transformadores e reatores
C2H2/
C2H4
CH4/
H2
C2H4/
C2H6
Diagnóstico
< 0.1 0.1 a 1.0 < 1.0 Envelhecimento
normal
< 0.1 < 0.1 < 1.0
Descarga parcial
baixa energia
0.1 a 3.0 < 0.1 < 1.0
Descarga parcial
alta energia
> 0.1 0.1 a 1.0 > 1.0
Arco - descarga
baixa energia
0.1 a 3.0 0.1 a 1.0 > 3.0
Arco - descarga
alta energia
< 0.1 > 1.0 < 1.0 Sobreaquecimento
150 oC < t < 300 oC
< 0.1 > 1.0 1.0 a 3.0 Sobreaquecimento
300 oC < t < 700 oC
< 0.1 > 1.0 > 3.0 Sobreaquecimento
t > 700 oC
Revista Controle & Automação/Vol.16 no.3/Julho, Agosto e Setembro 2005 325
Tabela 10: Tabela para interpretação da análise de gases de
transformadores e reatores segundo a IEC 60599.
Caso Falha
característica
C2H2/
C2H4
CH4/
H2
C2H4/
C2H6
PD Descarga
Parcial
Não
signifi-
cativo
< 0.1 < 0.2
D1
Descarga de
baixa energia
> 1 0.1 a
0.5
> 1
D2
Descarga de
alta energia
0.6 a
2.5
0.1 a
1.0
> 2
T1
Sobre-
aquecimento
t< 300 oC
Não
signifi-
cativo
> 1 ,
mas
Não
signifi-
cativo
< 1
T2
Sobre-
aquecimento
300 oC < t <
700 oC
< 0.1 > 1 1 a 4
T3
Sobre-
aquecimento
t > 700 oC
< 0.2 > 1 > 4
trica (D1,D2), como pode ser visto na tabela 10, mas é espe-
rado um percentual de casos sem um diagnóstico definido
menor que a versão anterior.
Para o estudo de algumas técnicas de classificação ou de di-
agnóstico serão utilizados dois conjuntos de dados de aná-
lises de gases dissolvidos no óleo. Para cada conjunto de
gases medidos a condição dos equipamentos foi determinada
através de medições específicas e inspeções visuais feitas por
especialistas.
Um dos conjuntos de dados é parte da base de dados da IEC
TC 10 (Duval e de Pablo, 2001). Esta publicação de base
de dados apresenta vários conjuntos de dados relativos a di-
ferentes equipamentos, sendo organizada por tipo de falha e
identificada por tipo de equipamento. Fica claro que os com-
portamentos dos vários equipamentos são diferenciados, não
sendo conveniente uma tentativa de análise considerando em
um mesmo conjunto de falhas todos os equipamentos indis-
tintamente. Assim o conjunto escolhido, para efeito desta
aplicação, como representativo dos transformadores é o con-
junto relativo a transformadores sem conexão com comuta-
dores sob carga. A este conjunto foram acrescidos os dois
limites previstos na IEC para a caracterização da condição
de normalidade dos transformadores.
O outro conjunto de dados utilizado é parte de um banco de
dados do CEPEL; neste conjunto constam transformadores
de vários níveis de tensão, desde 13.8 kV a 230 kV. Estão
incluídos dados de transformadores sem e com contato entre
o tanque e o comutador sob carga, embora este último tipo
seja em número reduzido. A intenção do uso deste conjunto
neste formato é para estabelecer uma estimativa qualitativa
da generalização possível entre grupos de características he-
terogêneas. O conjunto é dividido em dois tipos de falhas
conforme sua origem, ou seja, térmica ou elétrica e a con-
dição de normalidade. Assim ocorre um agrupamento das
características relativas a descargas elétricas e faixas de tem-
peratura em dois grupos. Neste caso constam informações
quanto à potência nominal do transformador, tempo de ope-
ração, tipo de cobertura (ar/conservador), tensões de trabalho
e tipo de comutador. Os dois conjuntos de dados estão nos
anexos de (Zirbes, 2003).
Para o estabelecimento de referenciais de desempenho é nor-
malmente utilizada a relação entre o número de casos com
diagnóstico correto e o número total de casos. Para o estabe-
lecimento destes referenciais, foram aplicadas algumas das
metodologias de diagnóstico apresentadas nos conjuntos de
dados citados acima. Como as diferentes metodologias apre-
sentam diversas formas de caracterização dos diagnósticos,
para uma uniformização das formas de identificação de fa-
lhas foi adotada a nomenclatura da IEC. Para a equalização
das descrições foram observadas as possíveis causas de fa-
lhas relatadas e associadas com a classificação adotada. Na
tabela 11 são caracterizados os métodos aplicados, estabele-
cendo uma identificação para uso posterior nas demais tabe-
las e os valores globais de acerto dos diagnósticos para dois
grupos.
Os critérios aplicados para caracterização da correção dos di-
agnósticos foram diferentes para os dois grupos. No caso dos
dados da IEC TC10 foram considerados os diagnósticos con-
forme sua própria identificação, isto é, segregando por tipo
de origem da falha e por intensidade. Uma exceção neste
caso é o método de Doernenburg, onde o número de diag-
nósticos é muito reduzido, portanto não sendo comparável
aos demais neste caso. No caso dos dados do CEPEL foram
consideradas para efeito de diagnóstico apenas as origens das
falhas, não considerando a intensidade das mesmas. Isto por-
que, nem todos os casos estão claramente identificados. Este
procedimento poderia alterar os resultados comparativos en-
tre os diferentes grupos, havendo uma tendência a um melhor
desempenho no segundo caso. Entretanto se observa que a
maioria dos métodos apresenta uma redução de sua eficiên-
cia, no caso dos dados do CEPEL.
326 Revista Controle & Automação/Vol.16 no.3/Julho, Agosto e Setembro 2005
Tabela 11: Dados gerais de diagnósticos obtidos nos conjun-
tos de dados IEC e CEPEL
Métodos de
diagnóstico
Diagnósticos
corretoss (%)
Item Descrição do método
Dados
IEC
TC10
Dados
CEPEL
M11
Método de
Doernenburg
original
65.1 55.7
M21
Método de
Doernenburg
previsto na IEEE
C57.104-91
69.7 57.7
M3
Método de Rogers
versão 1975
modificada
44.7 38.8
M4
Método de Rogers
previsto na revisão
da NBR 7274
45.9 33.4
M5
Método de Rogers
previsto na IEEE
C57.104-1991
48.2 29.4
M6
Método previsto na
revisão da NBR
7274
47.1 28.5
M72 Método IEC 605 -
1999
62.7 55.7
1Foram considerados como condição normal os casos onde
o método não é aplicável
2 Foi considerado apenas o limite superior dos valores
sugeridos como condição normal
Para uma avaliação dos resultados apresentados é necessário
observar, além do acima citado, a característica do método e
a composição dos conjuntos de dados. Alguns dos métodos,
embora apresentem critérios de identificação da condição de
normalidade a partir das concentrações de gases ou de suas
relações, utilizam como critério para a validação de sua apli-
cação a taxa de formação dos gases. Este critério de certaforma atua como um identificador da condição de normali-
dade. No caso dos dados disponíveis não é possível sua uti-
lização uma vez que as taxas são desconhecidas. Assim, o
desempenho destes métodos pode ser influenciado pela con-
dição de normalidade na composição relativa dos conjuntos
de dados. Por outro lado, a condição de normalidade se so-
brepõe à condição de falha térmica de baixa intensidade. Os
resultados mostram diferenças entre os conjuntos de dados.
Outro aspecto que se verifica é que o método de Rogers apre-
senta melhor desempenho na identificação de falhas do que
na identificação da normalidade.
Para uma melhor avaliação dos aspectos acima citados são
apresentados os resultados para os grupos de transformado-
res e dos reatores no caso dos dados da IEC TC10. No caso
dos transformadores os casos de normalidade são significati-
vos, sendo inexistentes no caso de reatores. Da mesma forma
a distribuição das falhas térmicas é diferenciada. No caso dos
dados do CEPEL a condição de normalidade é mais signifi-
cativa, embora ocorra um maior equilíbrio entre os casos.
A Tabela 12 apresenta estes dados segregados. É possível
constatar que os vários métodos apresentam uma variabili-
dade significativa na sua eficiência conforme a origem e com-
posição dos conjuntos de dados a serem diagnosticados.
5 MÉTODO DE DIAGNÓSTICO BASEADO
EM REDES NEURAIS
A rede neural do tipo perceptron de multi-camadas (MLP)
é freqüentemente utilizada para a função de classificação.
Com raras exceções, os trabalhos publicados, com aplicações
de redes neurais em sistemas de diagnóstico da condição de
equipamentos elétricos, utilizam este tipo de rede para seu
desenvolvimento. É um tipo de rede relativamente simples
Tabela 12: Dados de diagnósticos corretos por conjunto de
dados
Método
Dados IEC –
diagnósticos
corretos ( %)
Dados CEPEL -
diagnósticos
corretos ( %)
Item Transfor-
mador
Reator Normal
Falha
Tér-
mica
Falha
Elé-
trica
M12 61.1 74.1 84.3 52.5 39.3
M22 68.5 74.1 91.5 51.2 39.3
M3 35.2 61.3 3.6 66.2 55.7
M4 40.7 54.8 2.4 51.2 50.8
M5 38.9 64.5 6.0 50.0 34.4
M6 35.2 67.7 6.0 30.0 57.3
M71 51.8 81.2 72.2 65.0 39.3
1Foi considerado apenas o limite superior dos valores
sugeridos como condição normal
2Foram considerados como condição normal os casos onde
o método não é aplicável
Revista Controle & Automação/Vol.16 no.3/Julho, Agosto e Setembro 2005 327
que pode apresentar uma não-linearidade acentuada na for-
mação de planos que definem as áreas dos grupos no espaço
multidimensional.
A rede tipo MLP possui uma camada de entrada, uma ou
mais camadas intermediárias e uma camada de saída. Cada
neurônio é associado a um vetor de pesos, um multiplicador
dos vetores, um somador que soma o produto vetorial a uma
constante (bias). Assim, o vetor de entrada é multiplicado
pelo vetor de pesos e somado a uma constante. Este produto
é aplicado a uma função de transferência, normalmente uma
função tipo sigmóide. As camadas intermediárias são obtidas
a partir da conexão de uma saída de um neurônio da camada
anterior à entrada de neurônios que compõem esta camada.
O número de componentes do vetor de entrada, o número
de saídas, as camadas intermediárias e a forma de interco-
nexão das mesmas definem normalmente as características
da arquitetura da rede. Um outro aspecto a ser considerado
na arquitetura é a utilização de uma única rede com múlti-
plas saídas ou múltiplas redes com uma saída e a sua forma
de conexão. O treinamento deste tipo de rede, que normal-
mente envolve um tempo maior que outros tipos de redes, é
realizado apresentando os dados de entrada e verificando os
resultados que a rede fornece. Estes resultados são compara-
dos com as saídas esperadas para aqueles dados de entrada e
calculado o erro quadrático médio. A correção dos pesos é
feita da saída para a entrada (backpropagation) utilizando por
exemplo o método do gradiente para minimização do erro.
A utilização de uma arquitetura de rede onde os dados re-
lativos à concentração ou relação de concentração de gases
de um caso representam o vetor de entrada da mesma e o
uso de múltiplas saídas para identificação dos diagnósticos
simultaneamente não apresentou bons resultados, a exemplo
do relatado em casos publicados na literatura. A utilização
de múltiplas redes, com idênticos dados de entrada e com
uma única saída identificando uma dada condição foi a que
apresentou melhores resultados. O diagnóstico é definido,
por um algoritmo, a partir das saídas individuais das redes
de forma hierárquica. Desta forma, é verificada inicialmente
a condição de normalidade ou falha, caso seja identificada
a condição como sendo de falha, é identificada sua origem,
se térmica ou elétrica. Após esta identificação é verificada a
condição de sua intensidade, ou seja, se a descarga elétrica é
caracterizada como de baixa ou alta intensidade ou o sobre-
aquecimento. Esta estrutura pode ser visualizada na Figura
2.
As redes foram treinadas de forma que as saídas correspon-
dentes a cada possível diagnóstico tenham valor unitário ou
zero, e a caracterização da condição dada por um valor acima
de 0.7 ou abaixo de 0.3. Desta forma, valores intermediários
são caracterizados como “sem diagnóstico”. Foi utilizada a
função sigmóide com valores entre zero e um. Outros valores
de saída associados a outras funções de ativação e outras fai-
xas de variação não apresentaram resultados significativos.
Cada uma das redes individualmente processa os mesmos da-
dos de entrada e apresenta na saída a classificação correspon-
dente ao seu treinamento. A classificação de estado é feita
de forma hierárquica seguindo a seqüência lógica de diag-
nóstico. O algoritmo da rede foi implementado utilizando o
Matlab e com processamento seqüencial, onde cada rede é
processada em função dos resultados anteriores.
Foram verificadas também, outras formas de grupamento de
identificação das condições, como, por exemplo, entre a con-
dição de normalidade e a falha térmica e entre a falha de ori-
gem elétrica. Os resultados não foram significativos, como
poderia se esperar, em função da sobreposição destas condi-
ções.
Para o treinamento das redes sempre foi utilizado o grupo de
dados de transformadores da IEC TC10, sendo verificada a
necessidade de utilização camadas intermediárias.
Uma das dificuldades na aplicação é a forma de representa-
ção dos dados de entrada das redes. O uso das concentra-
ções de gases como apresentadas nas análises não permite
um ajuste das mesmas dentro de uma faixa de erro razoá-
vel. Na literatura normalmente é recomendada a normali-
zação dos dados, neste caso os resultados não foram signi-
ficativos. O uso das relações de concentrações e posterior
normalização apresentou resultados mais significativos.
Os resultados obtidos com uma rede treinada com nove rela-
ções de gases são apresentados na Tabela 13. Nos resultados
obtidos 67% dos diagnósticos incorretos no caso dos reato-
res são devidos à dificuldade de identificação das descargas
de baixa intensidade em relação às de alta intensidade. Esta
dificuldade também foi observada em outras metodologias.
No caso de falhas de origem térmica 82% dos diagnósticos
incorretos são devidos à dificuldade de discriminação entre a
condição normal e a falha térmica. É possível observar a di-
ferença de desempenho da rede em função dos grupos onde
foi aplicada. As características deste tipo de rede e a inten-
sidade do treinamento podem ser responsáveis por este com-
portamento. Por outro lado, as diferenças entre os grupos de
dados terão o mesmo efeito, na medida em que as regiões
definidas em um grupo não encontram correspondência no
outro.
Com a mesma arquitetura de rede foi efetuado o treinamento
baseado nos casos do grupo de dados do CEPEL. Os resul-
tados do treinamento mostraram uma grande dificuldade de
discriminação entre a condição de normalidade e a falha de
origem térmica, isto é, a identificação da falha térmica pra-
ticamente não ocorreu, enquanto a identificação da condição
de normalidade e a da falha de origemelétrica foram ele-
328 Revista Controle & Automação/Vol.16 no.3/Julho, Agosto e Setembro 2005
Figura 2: Diagrama esquemático da rede neural múltipla tipo MLP para diagnóstico a partir das relações de concentração de
gases.
vadas, superiores a 90%. Quando esta rede foi aplicada ao
conjunto de dados dos transformadores e reatores os resul-
tados foram modestos. Este fato pode ser um indicativo da
diferença entre os grupos.
Tabela 13: Resultados de diagnóstico obtidos com uma rede
neural tipo MLP, com cinco opções de estado
Dados IEC –
diagnósticos
corretos (%)
Dados CEPEL -
diagnósticos
corretos (%)
Transfor-
mador
Reator Normal Falha
Térmica
Falha
Elétrica
98.1 80.6 51.8 45.0 50.8
O treinamento deste tipo de metodologia é normalmente re-
alizado sendo separado do grupo total uma parte dos dados
uma parcela dos mesmos para teste do ajuste e avaliação de
erro. Algumas vezes quando o número de componentes do
grupo é pequeno são permutados os elementos do grupo de
treinamento e do grupo de teste, com isto é possível um me-
lhor controle sobre a capacidade de generalização da rede.
Este procedimento não foi aqui adotado.
É interessante observar, independente da aplicação aqui des-
crita, que a metodologia de treinamento utilizada nesta téc-
nica é muito dependente da representatividade do grupo de
dados utilizado em seu treinamento e avaliação. Assim
mesmo com um bom desempenho da rede para o grupo utili-
zado no treinamento e teste, se o mesmo não for representa-
tivo do conjunto que se propõe representar, a generalização
não é possível. Embora de uma maneira geral todos os mé-
todos apresentem esta dificuldade, este particularmente apre-
senta uma sensibilidade acentuada neste aspecto.
Revista Controle & Automação/Vol.16 no.3/Julho, Agosto e Setembro 2005 329
6 CONCLUSÕES
Conforme pode ser observado na descrição dos itens ante-
riores, a aplicação dos métodos convencionais envolve uma
incerteza significativa. Embora a análise de gases dissolvidos
no óleo seja uma das técnicas mais bem sucedidas na deter-
minação de falhas incipientes, é considerada mais como uma
arte do que uma ciência. Isto ocorre em função das apro-
ximações e simplificações utilizadas e na ausência de crité-
rios universais. Assim uma análise mais detalhada normal-
mente é elaborada por um especialista que com sua expe-
riência agrega uma série de informações quanto aos méto-
dos, incertezas e principalmente quanto ao comportamento
dos equipamentos específicos envolvidos.
Na ultima década a pesquisa e utilização de técnicas de in-
teligência artificial aplicadas à análise de gases dissolvidos
no óleo têm evoluído significativamente. Vários fatores con-
tribuíram para este fato, a evolução e domínio de aplicação
destas técnicas a outros campos de diagnóstico, a facilidade
de integração de várias informações e dados, inclusive de di-
ferentes origens, para o auxílio à decisão, o aumento do vo-
lume de informações em função do número de equipamentos
supervisionados e da importância e reflexos de uma tomada
de decisão quanto ao estado de um equipamento.
Os sistemas desenvolvidos não têm por objetivo a substitui-
ção do papel exercido por especialistas, mas basicamente
servirem de apoio aos mesmos na tomada de decisão. Isto
ocorre pela redução do número de informações a serem ana-
lisadas, seja pela determinação da severidade ou prioriza-
ção da análise seja pela apresentação de informações pré-
elaboradas. A utilização de monitoração em linha, por exem-
plo, implica na adoção de mecanismos de pré-análise para
redução do volume de informações, alguns sistemas de aná-
lise estão sendo desenvolvidos para processamento em tempo
real.
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